機械学習と深層学習手法によるIoTのセキュリティ：調査

要約 インターネット・オブ・シングス（IoT）は、有線または無線ネットワークを通じて接続されたセンサーまたはアクチュエーターを持つデバイスの広大なネットワークです。これは、人々の日常生活に技術を統合する上で変革的な影響を与えています。IoTはスマートシティ、スマートホーム、健康関連産業などの重要な分野をカバーしています。しかし、IoTデバイスとアプリケーションの急成長に伴い、セキュリティとプライバシーの課題が生じています。ノードのなりすまし、データへの不正アクセス、サービス停止（DoS）、盗聴、侵入検知などのサイバー攻撃といった脆弱性は大きな懸念事項となっています。最近、機械学習（ML）と深層学習（DL）手法が大きく進展し、これらIoTデバイスのセキュリティ問題に対処するための堅牢な解決策となっています。本論文は、ML/DLアプローチに焦点を当てたIoTセキュリティ研究を包括的にレビューします。また、ML/DLソリューションに基づくセキュリティ問題に関する最近の研究を分類し、それらの機会、利点、および制限を強調します。これらの洞察は、将来の研究課題の潜在的な方向性を提供します。